[发明专利]基于连续小波变换及改进残差神经网络的水下噪声识别方法在审
| 申请号： | 202310573352.5 | 申请日： | 2023-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN116740387A | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 史文涛;金明祺;肖启阳;张群飞;陈东;刘树勋 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/70 | 分类号： | G06V10/70;G06F18/213;G06F18/15;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08;G06N3/048 |
| 代理公司： | 西安匠星互智知识产权代理有限公司 61291 | 代理人： | 陈星 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出一种基于连续小波变换及改进残差神经网络的水下噪声识别方法，首先采用变分模态分解算法对采集到的航行器自噪声信号进行分解，根据皮尔森相关系数将分解得到的若干个模态分量进行重构，从而去除自噪声信号中的冗余信息；对重构后的自噪声信号进行连续小波变换，得到其对应的时频图像，实现自噪声信号的特征提取；利用注意力机制对残差网络进行改进，构建基于注意力机制的残差神经网络，将自噪声信号的时频图像输入到网络中进行训练，实现对自噪声信号的识别分类。本发明在水下航行器自噪声信号的特征提取中解决了一维信号包含信息较少的问题，并且避免了深层神经网络精度下降问题，有效提高了不同类型噪声识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 连续 变换 改进 神经网络 水下 噪声 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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